spark為什么比mapreduce快？Spark和MapReduce都是大數據處理領域的重要技術，兩者都可以處理大規模數據集。然而，Spark在處理復雜任務的時候要比MapReduce更快，這主要有以下幾個方面的原因：

　　1. 內存計算

　　MapReduce需要將所有的數據都保存在磁盤中，并且在進行計算時，需要將數據從磁盤中加載到內存中進行處理。這個過程會導致較長的時間延遲。然而，Spark使用了內存計算技術，大部分數據都可以在內存中進行處理，因此能夠輕松地處理大規模數據，而且計算速度更快。

　　2. 并行處理

　　Spark在進行計算時，可以將一個單獨的任務拆分成多個小任務并行處理。而MapReduce的計算過程通常是單個作業處理一批數據集，所以難以實現并行處理，無法充分利用CPU和硬件的性能。

　　3. 運行方式

　　MapReduce每次處理作業的時候都需要重新啟動JVM，而Spark使用執行器(Executor)在集群上動態分配內存和CPU資源，減少了啟動虛擬機的時間和開銷，加快了處理速度。

　　4. 數據復用

　　在處理大數據時，重復使用數據對提高計算的效率有非常重要的作用，因此，Spark將數據持久化到內存或磁盤中以供后續的作業重用。這種數據復用的方法非常高效，使得Spark在處理復雜任務時更加高效。

　　總的來說spark為什么比mapreduce快，Spark和MapReduce都是優秀的大數據處理技術。然而，Spark采用的內存計算、并行處理、動態資源分配以及數據復用等技術，使得它在處理大規模、復雜的數據集時要比MapReduce快得多。這些技術的使用使得Spark非常適合于需要實時處理數據、迭代和交互計算的應用程序。這也是許多公司和組織采用Spark求解大數據分析問題的原因，例如圖像識別、自然語言處理、社交網絡分析和互聯網廣告推薦。